| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-25页 |
| ·脑电 | 第14-15页 |
| ·脑电分析方法 | 第15-19页 |
| ·时域分析 | 第15-16页 |
| ·频域分析 | 第16-17页 |
| ·时频分析 | 第17页 |
| ·非线性动力学分析 | 第17-19页 |
| ·睡眠 | 第19-20页 |
| ·睡眠分期 | 第20-21页 |
| ·本论文的选题和研究内容 | 第21-23页 |
| ·本论文的结构安排 | 第23-25页 |
| 第二章 不同电极位置对睡眠分期的影响研究 | 第25-38页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·实验材料和实验方法 | 第26-29页 |
| ·实验动物与手术流程 | 第26页 |
| ·数据采集 | 第26-27页 |
| ·数据处理 | 第27-29页 |
| ·基于单道EEG 的自动睡眠分期 | 第27-29页 |
| ·基于EEG 和EMG 的人工睡眠分期 | 第29页 |
| ·不同电极位置间的EEG 特征差异分析 | 第29页 |
| ·统计方法 | 第29页 |
| ·实验结果 | 第29-34页 |
| ·两个分类者间的一致性 | 第30-31页 |
| ·分类者A 与计算机间的一致性 | 第31-32页 |
| ·分类者B 与计算机间的一致性 | 第32页 |
| ·不同电极位置对应的分期性能比较 | 第32页 |
| ·人机一致性的统计结果 | 第32-33页 |
| ·不同电极位置间的EEG 特征差异 | 第33-34页 |
| ·讨论 | 第34-36页 |
| ·不同电极位置影响睡眠分期准确性 | 第35页 |
| ·PR4 最适合于NREM 睡眠分期 | 第35-36页 |
| ·PR1 最适合于睡眠分期 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于单道EEG 的睡眠分期算法优化 | 第38-53页 |
| ·引言 | 第38-40页 |
| ·实验材料和实验方法 | 第40-42页 |
| ·实验动物与手术流程 | 第40页 |
| ·数据采集 | 第40页 |
| ·数据处理 | 第40-41页 |
| ·基于EEG 和EMG 的人工睡眠分期 | 第41页 |
| ·基于7 参数的睡眠分期算法(M1) | 第41页 |
| ·基于5 参数的睡眠分期算法(M2) | 第41页 |
| ·不同电极间的EEG 特征差异分析 | 第41页 |
| ·统计方法 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-47页 |
| ·两个分类者间的一致性 | 第42页 |
| ·分类者A 与计算机间的一致性 | 第42-44页 |
| ·分类者 B 与计算机间的一致性 | 第44页 |
| ·不同组合的分期性能比较 | 第44-45页 |
| ·人机一致性的统计结果 | 第45页 |
| ·不同组合间的EEG 特征差异 | 第45-47页 |
| ·讨论 | 第47-51页 |
| ·两个分类者间的一致性分析 | 第47-48页 |
| ·双极电极E1 的选择 | 第48页 |
| ·滤波器通频带和分类参数 | 第48页 |
| ·电极与算法的组合效应 | 第48-49页 |
| ·M1E1 睡眠分期最优的原因分析 | 第49-50页 |
| ·高估REM 睡眠的原因分析 | 第50-51页 |
| ·本研究的不足之处 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 脑波音乐对大鼠睡眠及唤醒度的影响研究 | 第53-62页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·实验材料和实验方法 | 第54-55页 |
| ·实验动物与手术流程 | 第54页 |
| ·数据采集 | 第54页 |
| ·脑波音乐 | 第54-55页 |
| ·数据处理 | 第55页 |
| ·统计方法 | 第55页 |
| ·实验结果 | 第55-58页 |
| ·脑波音乐对睡眠觉醒周期的影响 | 第55-57页 |
| ·脑波音乐对NREM 睡眠的影响 | 第57-58页 |
| ·脑波音乐对REM 睡眠的影响 | 第58页 |
| ·讨论 | 第58-61页 |
| ·脑波音乐影响睡眠的原因 | 第59页 |
| ·脑波音乐对睡眠参数的影响 | 第59-60页 |
| ·脑波音乐对唤醒度的影响 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 不同电极位置对EEG 标度行为的影响研究 | 第62-73页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·实验材料和实验方法 | 第63-66页 |
| ·实验动物及手术流程 | 第63页 |
| ·数据采集 | 第63页 |
| ·DFA 算法 | 第63-64页 |
| ·数据处理 | 第64-66页 |
| ·统计方法 | 第66页 |
| ·实验结果 | 第66-69页 |
| ·讨论 | 第69-72页 |
| ·不同电极位置对δ标度指数的影响 | 第69-70页 |
| ·不同电极位置对θ标度指数的影响 | 第70-71页 |
| ·不同电极位置对α、β和γ标度指数的影响 | 第71页 |
| ·额叶电极与睡眠分期 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 EEG 振荡的标度行为及其潜在机制研究 | 第73-99页 |
| ·引言 | 第73-76页 |
| ·自组织临界与睡眠时相转换 | 第73-74页 |
| ·标度行为及其潜在机制 | 第74-76页 |
| ·实验材料和实验方法 | 第76-81页 |
| ·DFA 及其变异系数 | 第76-77页 |
| ·MPA EEG 模型 | 第77-78页 |
| ·数据处理 | 第78-80页 |
| ·统计方法 | 第80-81页 |
| ·实验结果 | 第81-87页 |
| ·原始 EEG 和仿真 EEG 振荡的标度指数 | 第81-84页 |
| ·MPA EEG 模型参数(σξ和λ)及拟合误差 | 第84-85页 |
| ·原始EEG 振荡的标度指数的变异系数(CV) | 第85-86页 |
| ·原始EEG 和仿真EEG 高、低频段的标度指数 | 第86-87页 |
| ·讨论 | 第87-97页 |
| ·MPA 模型的有效性 | 第88页 |
| ·频率越高，波动越小 | 第88-89页 |
| ·频率越高，标度指数越大 | 第89-90页 |
| ·高、低频振荡的大脑功能 | 第90-92页 |
| ·不同时相间的标度指数差异 | 第92-93页 |
| ·EEG 节律与睡眠稳态调节 | 第93-94页 |
| ·MPA EEG 模型参数及EEG 振荡的标度行为 | 第94-97页 |
| ·δ振荡与MPA EEG 模型参数λ | 第95页 |
| ·θ振荡与MPA EEG 模型参数λ | 第95-96页 |
| ·α振荡与MPA EEG 模型参数λ | 第96页 |
| ·β和γ振荡与MPA EEG 模型参数λ | 第96-97页 |
| ·标度行为与MPA EEG 模型参数σξ | 第97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第七章 工作总结与展望 | 第99-102页 |
| ·本文总结 | 第99-100页 |
| ·讨论及展望 | 第100-102页 |
| 附录一 中英文对照表 | 第102-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-117页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第117-119页 |